(57)【要約】本発明は、画像から抽出された特徴点が所定の空間に配置され、この所定の空間における前記特徴点が所定数以下の部分が特異特徴とされ、識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする特徴比較手段と、前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出するマーカパターン生成手段とを有し、前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択するマーカ生成装置である。
2011010705.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から抽出された特徴点が所定の空間に配置され、この所定の空間における前記特徴点が所定数以下の部分が特異特徴とされ、識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする特徴比較手段と、
前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出するマーカパターン生成手段とを有し、
前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する
マーカ生成装置。
【請求項２】
前記画像を撮影する映像入力手段と、
前記画像から特徴点を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴点を特徴空間に配置し、この特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を前記特異特徴として選択する特異特徴選択手段とを有し、
前記特徴比較手段が、識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、
前記マーカパターン生成手段が、前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出し、
前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する
請求項１に記載のマーカ生成装置。
【請求項３】
前記画像を撮影する映像入力手段と、
前記画像から特徴点を抽出する特徴抽出手段と、
前記画像から抽出された特徴点を不変量特徴空間に写像し、この不変量特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を前記特異特徴として選択する不変特徴変換手段とを有し、
前記特徴比較手段が、識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、
前記マーカパターン生成手段が、前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出し、
前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する
請求項１に記載のマーカ生成装置。
【請求項４】
前記特徴比較手段での判断の結果を外部に報知する報知手段を有する
請求項１から請求項３のいずれかに記載のマーカ生成装置。
【請求項５】
マーカ生成装置とマーカ検出装置とを有し、
前記マーカ生成装置が、
画像を入力する第一映像入力手段と、
この第一映像入力手段で入力された前記画像から特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す第一配置手段と、
前記空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する特異特徴選択手段と、
識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする特徴比較手段と、
前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出するマーカパターン生成手段とを有し、
前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択し、
前記マーカ検出装置が、
画像を入力する第二映像入力手段と、
この第二映像入力手段で入力された前記画像にもとづいて特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す第二配置手段と、
前記所定の空間に表された特徴点群の配置の中に、前記検出用マーカにもとづく特徴点の配置があるか否かを判断する照合手段とを有する
マーカ生成検出システム。
【請求項６】
前記第一配置手段が、前記抽出した特徴点を特徴空間に配置し、
前記特異特徴選択手段が、前記特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する
請求項５に記載のマーカ生成検出システム。
【請求項７】
前記第一配置手段が、前記抽出した特徴点を不変量特徴空間に写像し、
前記特異特徴選択手段が、前記不変量特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する
請求項５に記載のマーカ生成検出システム。
【請求項８】
画像を入力する第一映像入力手段と、
この第一映像入力手段で入力された前記画像から特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す第一配置手段と、
前記空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する特異特徴選択手段と、
識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする特徴比較手段と、
前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出するマーカパターン生成手段と、
前記マーカを記憶するマーカ記憶手段と、
画像を入力する第二映像入力手段と、
この第二映像入力手段で入力された前記画像にもとづいて特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す第二配置手段と、
前記所定の空間に表された特徴点群の配置の中に、前記マーカに対応する特徴点の配置があるか否かを判断する照合手段とを有し、
前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する
マーカ生成検出装置。
【請求項９】
前記第一配置手段が、前記抽出した特徴点を特徴空間に配置し、
前記特異特徴選択手段が、前記特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する
請求項８に記載のマーカ生成検出装置。
【請求項１０】
前記第一配置手段が、前記抽出した特徴点を不変量特徴空間に写像し、
前記特異特徴選択手段が、前記不変量特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する
請求項８に記載のマーカ生成検出装置。
【請求項１１】
画像から特徴点が抽出され、この抽出された特徴点が所定の空間に表され、前記所定の空間において前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択され、識別子から特徴点が抽出され、この特徴点が前記所定の空間に配置され、前記特異特徴と一致する特徴点の数がカウントされ、前記識別子の構成が変換され、変換後の識別子から特徴点が抽出され、この特徴点が所定の空間に配置され、前記特異特徴と一致する特徴点の数がカウントされ、変換前及び変換後の識別子の各カウント数のうち最も大きいカウント数の識別子が検出用のマーカとして選択されたときの当該選択された識別子である
マーカ。
【請求項１２】
前記抽出された特徴点が特徴空間に配置され、この特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択された
請求項１１に記載のマーカ。
【請求項１３】
前記抽出された特徴点が不変量特徴空間に写像され、前記不変量特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択された
請求項１１に記載のマーカ。
【請求項１４】
画像を入力する工程と、
前記画像から特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す工程と、
前記空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する工程と、
識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする工程と、
前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出する工程と、
前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する工程と
を有するマーカ生成方法。
【請求項１５】
前記識別子から抽出された特徴点を前記特徴空間に配置し、前記特異特徴と一致した特徴点の数が所定数以上であるときに、前記既存の識別子を、前記画像から検出可能なマーカとして使用できるものと判断する工程を有する
請求項１４に記載のマーカ生成方法。
【請求項１６】
前記識別子から抽出された特徴点を前記不変量特徴空間に配置し、前記特異特徴と一致した特徴点の数が所定数以上であるときに、前記既存の識別子を、前記画像から検出可能なマーカとして使用できるものと判断する工程を有する
請求項１４に記載のマーカ生成方法。
【請求項１７】
画像を入力する処理と、
前記画像から特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す処理と、
前記空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する処理と、
識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする処理と、
前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出する処理と、
前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する処理と
を情報処理装置に実行させるマーカ生成プログラム。
【請求項１８】
前記識別子から抽出された特徴点を前記特徴空間に配置し、前記特異特徴と一致した特徴点の数が所定数以上であるときに、前記既存の識別子を、前記画像から検出可能なマーカとして使用できるものと判断する処理を情報処理装置に実行させる
請求項１７に記載のマーカ生成プログラム。
【請求項１９】
前記識別子から抽出された特徴点を前記不変量特徴空間に配置し、前記特異特徴と一致した特徴点の数が所定数以上であるときに、前記既存の識別子を、前記画像から検出可能なマーカとして使用できるものと判断する処理を情報処理装置に実行させる
請求項１７に記載のマーカ生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、既存の識別子を検出用マーカとして使用できるか否かを判定するマーカ生成装置、このマーカ生成装置を備えたマーカ生成検出システム、マーカ判定機能を有したマーカ生成検出装置、マーカ判定機能により検出用マーカとして使用できると判定されたマーカ、その検出用マーカの判定を行うマーカ生成方法、及び、このマーカ判定を実行するためのマーカ生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ある空間内に所望の物体が存在するか否かを判別する手法には、次のようなものがある。【０００３】
例えば、マーカ生成段階で、マーカが存在しない空間の画像を背景映像として映像入力手段により撮影し、その背景映像から特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に写像して不変特徴とし、この不変特徴が表れなかった部分を特異特徴とし、この特異特徴にもとづいてマーカパターンを生成し、マーカ検出段階で、マーカが付された物体を含む空間の画像を検出対象映像として撮影し、この検出対象映像から特徴点を抽出し、この特徴点の配置の中にマーカパターンから抽出された特徴点の配置と一致するものがあるか否かを判断し、一致するものがあるときは、これをマーカとして検出する技術がある（例えば、特許文献１参照。）。【０００４】
この技術によれば、マーカ生成段階において、背景映像に表れていないパターンをマーカパターンとして生成することができる。このため、マーカ検出段階においては、検出対象映像のうちマーカが存在しないところからマーカが誤って検出されることがなくなり、物体に付されたマーカを確実に検出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２００８／０９０９０８号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した特許文献１に記載の技術においては、次のような状況があった。【０００７】
同技術では、マーカが、特異特徴にもとづいて生成されていた。【０００８】
そして、マーカ検出段階では、そのマーカが付された物体を検出していた。【０００９】
ところで、マーカ検出段階で検出の対象とすることができる物体に、たとえば商品がある。商品は、小売店の店頭に並べられて、消費者に購入されるものである。【００１０】
この商品に付されるものとして、例えば、バーコードや二次元コードなどの識別子がある。識別子は、その商品の製造会社、製造番号、ロット番号、製造年月日などを記号化したものである。【００１１】
この識別子をマーカとして検出できれば、製造会社等が異なる商品を区別して検出できる。【００１２】
ところが、識別子は、独自の規則によって生成されたものであり、特異特徴にもとづくものではない。【００１３】
このため、識別子から抽出された特徴点は、必ずしも特異特徴とは一致しない。そうすると、識別子を検出することができず、商品を区別することもできない。【００１４】
そこで、識別子をマーカとして検出することが可能な技術の提案が求められていた。【００１５】
本発明は、上記の状況にかんがみなされたものであり、識別子をマーカとして検出できるようにするマーカ生成装置、マーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、マーカ、マーカ生成方法及びマーカ生成プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は、画像から抽出された特徴点が所定の空間に配置され、この所定の空間における前記特徴点が所定数以下の部分が特異特徴とされ、識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする特徴比較手段と、前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出するマーカパターン生成手段とを有し、前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択するマーカ生成装置である。【００１７】
本発明は、マーカ生成装置とマーカ検出装置とを有し、前記マーカ生成装置が、画像を入力する第一映像入力手段と、この第一映像入力手段で入力された前記画像から特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す第一配置手段と、前記空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する特異特徴選択手段と、識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする特徴比較手段と、前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出するマーカパターン生成手段とを有し、前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択し、前記マーカ検出装置が、画像を入力する第二映像入力手段と、この第二映像入力手段で入力された前記画像にもとづいて特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す第二配置手段と、前記所定の空間に表された特徴点群の配置の中に、前記検出用マーカにもとづく特徴点の配置があるか否かを判断する照合手段とを有するマーカ生成検出システムである。【００１８】
本発明は、画像を入力する第一映像入力手段と、この第一映像入力手段で入力された前記画像から特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す第一配置手段と、前記空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する特異特徴選択手段と、識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする特徴比較手段と、前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出するマーカパターン生成手段と、前記マーカを記憶するマーカ記憶手段と、画像を入力する第二映像入力手段と、この第二映像入力手段で入力された前記画像にもとづいて特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す第二配置手段と、前記所定の空間に表された特徴点群の配置の中に、前記マーカに対応する特徴点の配置があるか否かを判断する照合手段とを有し、前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択するマーカ生成検出装置である。【００１９】
本発明は、画像から特徴点が抽出され、この抽出された特徴点が所定の空間に表され、前記所定の空間において前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択され、識別子から特徴点が抽出され、この特徴点が前記所定の空間に配置され、前記特異特徴と一致する特徴点の数がカウントされ、前記識別子の構成が変換され、変換後の識別子から特徴点が抽出され、この特徴点が所定の空間に配置され、前記特異特徴と一致する特徴点の数がカウントされ、変換前及び変換後の識別子の各カウント数のうち最も大きいカウント数の識別子が検出用のマーカとして選択されたときの当該選択された識別子であるマーカである。【００２０】
本発明は、画像を入力する工程と、前記画像から特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す工程と、前記空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する工程と、識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする工程と、前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出する工程と、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する工程とを有するマーカ生成方法である。【００２１】
本発明は、画像を入力する処理と、前記画像から特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す処理と、前記空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する処理と、識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする処理と、前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出する処理と、前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する処理とを情報処理装置に実行させるマーカ生成プログラムである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明のマーカ生成装置、マーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、マーカ、マーカ生成方法及びマーカ生成プログラムによれば、判断対象である識別子から特徴点を抽出し、この特徴点を所定の空間に配置し、特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、識別子のデータ配置パターンを変換するたびにそのカウントを行ない、カウント値の最も大きいデータ配置パターンの識別子を検出用マーカとして選択することとしたので、その識別子をマーカとして検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１は本発明の第一実施形態におけるマーカ生成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は本発明の第一実施形態におけるマーカ生成装置の詳細な構成を示すブロック    図である。
【図３】図３は特異特徴情報テーブルの構成を示す図表である。
【図４】図４は識別子特徴情報テーブルの構成を示す図表である。
【図５】図５は識別子の特徴点が配置された特徴空間を示す図である。
【図６】図６は識別子の特徴点が配置された特徴空間に区画線を付した様子を示す図である。
【図７】図７は特異特徴が配置された特徴空間を示す図である。
【図８】図８は識別子の特徴点と特異特徴が配置された特徴空間を示す図である。
【図９】図９は識別子のデータ配置パターンを変換する手順を示す図である。
【図１０】図１０は識別子の特徴点を示す図である。
【図１１】図１１は識別子の特徴点が配置された特徴空間を示す図である。
【図１２】図１２は識別子の特徴点と特異特徴が配置された特徴空間を示す図である。
【図１３】図１３は変換用マトリックスパターンの例を示す図である。
【図１４】図１４は図１３に示す変換用マトリックスパターンを用いて変換された識別子の構成を示す図である。
【図１５】図１５は図１４に示す識別子から抽出された特徴点を示す図である。
【図１６】図１６は図１５に示す特徴点が配置された特徴空間を示す図である。
【図１７】図１７は図１６に示す識別子の特徴点と特異特徴が配置された特徴空間を示す図である。
【図１８】図１８は本発明の第一実施形態におけるマーカ生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は本発明の第二実施形態におけるマーカ生成装置の構成を示すブロック図である。
【図２０】図２０は本発明の第二実施形態におけるマーカ生成装置の詳細な構成を示すブロック図である。
【図２１】図２１は背景映像の例を示す図である。
【図２２】図２２は特徴点が配置された特徴空間を示す図である。
【図２３】図２３は番号が付された特徴点が配置された特徴空間を示す図である。
【図２４】図２４は特徴点情報テーブルの構成を示す図表である。
【図２５】図２５は区画線が引かれた特徴空間を示す図である。
【図２６】図２６は区画の名称を示す図である。
【図２７】図２７は区画の座標を示す図である。
【図２８】図２８は特徴点数分布図（頻度分布）の構成を示す図表である。
【図２９】図２９は識別子から特徴点を抽出する様子を示す図である。
【図３０】図３０は特徴点が配置された特徴空間を示す図である。
【図３１】図３１は本発明の第二実施形態におけるマーカ生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図３２】図３２は本発明の第三実施形態におけるマーカ生成装置の構成を示すブロック図である。
【図３３】図３３は本発明の第三実施形態におけるマーカ生成装置の詳細な構成を示すブロック図である。
【図３４】図３４は特徴点５番を基底として、各特徴点を不変量特徴空間に写像する様子を示す図である。
【図３５】図３５は特徴点１５番を基底として、各特徴点を不変量特徴空間に写像する様子を示す図である。
【図３６】図３６は特徴点８９番を基底として、各特徴点を不変量特徴空間に写像する様子を示す図である。
【図３７】図３７は特徴点９１番を基底として、各特徴点を不変量特徴空間に写像する様子を示す図である。
【図３８】図３８は図２２に示す特徴点のすべてを不変量特徴空間に写像した様子を示す図である。
【図３９】図３９は不変量特徴空間に区画線を付したところを示す図である。
【図４０】図４０は１以上の特徴点が配置された区画にグレーの網掛けが付された不変量特徴空間を示す図である。
【図４１】図４１は識別子の特徴点を不変量特徴空間に写像したところを示す図である。
【図４２】図４２は不変量特徴空間におけるマーカパターン生成範囲を示す図である。
【図４３】図４３は１以上の特徴点が配置された区画にグレーの網掛けが付されたマーカパターン生成範囲を示す図である。
【図４４】図４４は本発明の第三実施形態におけるマーカ生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図４５】図４５はマーカ検出装置の構成を示すブロック図である。
【図４６】図４６はマーカ検出装置の詳細な構成を示すブロック図である。
【図４７】図４７は検出対象映像の例を示す図である。
【図４８】図４８は検出対象映像から抽出された特徴点の例を示す図である。
【図４９】図４９はマーカ検出方法の手順を示すフローチャートである。
【図５０】図５０はマーカ生成検出装置の構成を示すブロック図である。
【図５１】図５１はマーカ生成検出装置の詳細な構成を示すブロック図である。
【図５２】図５２はマーカ生成検出システムの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明に係るマーカ生成装置、マーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、マーカ、マーカ生成方法及びマーカ生成プログラムの好ましい実施形態について、図面を参照して説明する。
【００２５】
［マーカ生成装置及びマーカ生成方法の第一実施形態］
まず、本発明のマーカ生成装置及びマーカ生成方法の第一実施形態について、図１を参照して説明する。同図は、本実施形態のマーカ生成装置の構成を示すブロック図である。
【００２６】
（Ｉ）マーカ生成装置
図１に示すように、マーカ生成装置１ａは、特徴比較手段１０と、マーカパターン生成手段２０とを備えている。
【００２７】
特徴比較手段１０は、図２に示すように、特徴比較部１１と、比較情報記憶部１２とを有している。
【００２８】
特徴比較部１１は、外部から「特異特徴情報テーブル」を入力する。また、特徴比較部１１は、外部又はマーカパターン生成手段２０から「識別子特徴情報テーブル」を入力する。これら「特異特徴情報テーブル」と「識別子特徴情報テーブル」は、比較情報記憶部１２に記憶される。
【００２９】
「特異特徴情報テーブル」は、所定の空間に配置された特異特徴に関するデータをまとめたテーブルである。この「特異特徴情報テーブル」は、図３に示すように、「テーブルのシリアル番号」（ア）と、「特異特徴のシリアル番号」（イ）と、「特異特徴のｘ座標」（ウ）と、「特異特徴のｙ座標」（エ）とを項目として構成することができる。
【００３０】
「テーブルのシリアル番号」は、特異特徴情報テーブルが一又は二以上ある場合に、それら特異特徴情報テーブルのそれぞれに付された番号を示す。映像入力手段３０（後述）で入力される映像が複数のフレーム画像で構成される場合は、各フレーム画像ごとに付された番号に相当する。
【００３１】
「特異特徴のシリアル番号」は、複数の特異特徴の一つ一つに付された番号を示す。
【００３２】
「特異特徴のｘ座標」は、所定の空間における、その特異特徴のｘ座標を示す。
【００３３】
「特異特徴のｙ座標」は、所定の空間における、その特異特徴のｙ座標を示す。
【００３４】
なお、所定の空間には、例えば、特徴空間、不変量特徴空間、特異特徴空間などが含まれる。
【００３５】
また、特徴空間、不変量特徴空間、特異特徴空間については、第二実施形態で詳細に説明する。さらに、特異特徴の抽出方法などについても、第二実施形態で詳細に説明する。
【００３６】
「識別子特徴情報テーブル」は、図４に示すように、「識別子のシリアル番号」（ア）と、「特徴点のシリアル番号」（イ）と、「特徴点のｘ座標」（ウ）と、「特徴点のｙ座標」（エ）とを項目として構成することができる。
【００３７】
「識別子のシリアル番号」は、一又は二以上の識別子のそれぞれに付された番号を示す。また、「識別子のシリアル番号」は、変換前の識別子と変換後の識別子とを区別して付された番号を示すことができる。
【００３８】
「特徴点のシリアル番号」は、識別子にもとづく一又は二以上の特徴点の一つ一つに付された番号を示す。
【００３９】
「特徴点のｘ座標」は、所定の空間における、その特徴点のｘ座標を示す。
【００４０】
「特徴点のｙ座標」は、所定の空間における、その特徴点のｙ座標を示す。
【００４１】
この「識別子特徴情報テーブル」は、比較情報記憶部１２に一又は二以上記憶させることができる。
【００４２】
なお、「所定の空間」には、例えば、特徴空間、不変量特徴空間などが含まれる。
【００４３】
また、「特徴点」には、識別子から抽出された特徴点、特徴空間に配置された特徴点、不変量特徴空間に配置された不変特徴などが含まれる。
【００４４】
それら特徴空間、不変量特徴空間については、第三実施形態で詳細に説明する。さらに、不変特徴の抽出方法などについても、第三実施形態で詳細に説明する。
【００４５】
また、特徴比較部１２は、比較情報記憶部１２から「特異特徴情報テーブル」と「識別子特徴情報テーブル」を取り出す。
【００４６】
次いで、特徴比較部１１は、「識別子特徴情報テーブル」を参照し、識別子の特徴点を所定の空間（例えば、特徴空間）に配置する。この特徴点が配置された所定の空間を、図５、図６に示す。図５は、識別子であるＱＲコードから抽出された特徴点を特徴空間に配置した様子を示す図である。図６は、特徴点が配置された区画を黒色で塗り潰した様子を示す図である。
【００４７】
続いて、特徴比較部１１は、「特異特徴情報テーブル」から特異特徴の座標を取り出す。そして、特徴比較部１１は、その座標にしたがって、特異特徴を所定の空間（例えば、特徴空間）に配置する。この特異特徴を配置した所定の空間を、図７に示す。同図において、白色の区画が特異特徴である。
【００４８】
そして、特徴比較部１１は、特異特徴と一致する識別子の特徴点を選択し、その数をカウントする。
【００４９】
この処理は、図７に示す特異特徴の配置と、図６に示す特徴点の配置とを重ね合わせて一致するか否かを判断することで行うことができる。また、その判断は、識別子の特徴点の座標と特異特徴の座標とを比較照合して一致しているか否かを判断することで行うことができる。
【００５０】
すなわち、特徴比較部１１は、特異特徴が配置された所定の空間に識別子の特徴点を配置し、特異特徴と同じ区画に配置された識別子の特徴点の数をカウントする。
【００５１】
この重ね合わせた結果を、図８に示す。図８中、二重四角で示した区画が、特異特徴と一致する特徴点が配置された区画を示している。この同図に示す場合では、識別子の特徴点２４７個のうち２６個が特異特徴と一致している。このカウント数（図８においては、２６個）は、比較情報記憶部１２に記憶される。
【００５２】
次いで、特徴比較部１１は、まだ特異特徴との一致処理を実行していない「識別子特徴情報テーブル」が特徴比較部１２に記憶されているか否かを判断する。
【００５３】
判断の結果、その「識別子特徴情報テーブル」があるときは、その「識別子特徴情報テーブル」を比較情報記憶部１２から取り出す。
【００５４】
そして、特徴比較部１１は、その「識別子特徴情報テーブル」について、上述した内容の一致処理を実行する。さらに、特徴比較部１１は、特異特徴と一致する識別子の特徴点の配置された区画の数をカウントし、このカウント値を比較情報記憶部１２に記憶させる。
【００５５】
比較情報記憶部１２は、特徴比較部１１で実行される一致処理（所定の空間において、特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする処理）に関するデータやプログラムを記憶する。
【００５６】
また、比較情報記憶部１２は、「特異特徴情報テーブル」、「識別子特徴情報テーブル」、一致処理で得られたカウント値などを記憶する。
【００５７】
カウント値は、変換前又は変換後の識別子に付された番号に関連付けて記憶される。このカウント値は、マーカパターン記憶部２２にも記憶される。
【００５８】
マーカパターン生成手段２０は、図２に示すように、マーカパターン生成部２１と、マーカパターン記憶部２２とを有している。
【００５９】
マーカパターン生成部２１は、識別子に関するデータを外部から入力する。この識別子に関するデータには、識別子のデータ領域に表されたデータを含む。識別子に関するデータは、マーカパターン記憶部２２に記憶される。
【００６０】
また、マーカパターン生成部２１は、所定の規則にしたがって、識別子の変換処理を実行する。識別子の変換処理とは、識別子のデータ領域に表されたデータについて、そのデータ自体は同じ値を維持しつつ、配列パターンを変換する処理をいう。
【００６１】
具体的には、次の方法で行うことができる。
【００６２】
識別子の例を図９（ｉ）に示す。本実施形態において、識別子は、ＱＲコードを用いるものとする。ただし、識別子は、ＱＲコードに限るものではなく、バーコードや二次元コードなど、種々のコードを含むことができる。
【００６３】
ここで、識別子であるＱＲコードは、位置決め用シンボルと、データ領域とを有している。
【００６４】
位置決め用シンボルは、データ領域に示されたデータの読み取り方向を決めるために、ＱＲコードの角部に配置された記号である。この位置決め用シンボルを検出することで、ＱＲコードの角や端を特定でき、データ領域の読み取り範囲や読み取り方向を特定できる。
【００６５】
データ領域は、データが表された領域である。ＱＲコードでは、位置決め用シンボル以外のほとんどの部分がデータ領域に該当する。このデータ領域では、データが通常白セル又は黒セルの２値で表される。
【００６６】
マーカパターン生成部２１は、外部から入力した識別子に関するデータにより、当該識別子が、例えば図９（ｉ）に示すデータの配置パターンを有していることを認識できる。
【００６７】
また、マーカパターン生成部２１は、マーカパターン記憶部２２から変換用マトリックスパターンを取り出す。
【００６８】
変換用マトリックスパターンは、識別子のデータ配置パターンを変換する際に用いられるもので、例えば、同図（ii）に示すようなパターンとなっている。
【００６９】
この変換用マトリックスパターンが示す白セル又は黒セルの表示パターンは、任意に決めることができ、あるいは、所定の規則にしたがって決めることもできる。後者の場合の例として、例えば、白セルを二つ、黒セルを一つの順で繰り返し配置した場合などがある（例えば、図１３参照）。
【００７０】
マーカパターン生成部２１は、変換用マトリックスパターンを用いて、識別子のデータ領域の各セルごとに、データを変換する。つまり、変換用マトリックスウパターンのセルの色（データ）が何色かによって、このセルに対応する識別子のデータ領域の一のセルの変換の仕方が決まる。
【００７１】
このデータ変換は、所定の規則にしたがって行われる。所定の規則には、例えば、排他的論理和（Exclusive-OR）などの論理式を用いることができる（図９（iii））。
【００７２】
具体的には、例えば、変換用マトリックスパターンの一のセルの色（データ）が白の場合、対応する識別子のセルのデータは、そのままで変換しない。つまり、白セルは白セルのまま、黒セルは黒セルのままとなる。
【００７３】
一方、変換用マトリックスパターンの一のセルの色（データ）が黒の場合、対応する識別子のセルのデータは、反転させる。つまり、白セルは黒セルに変換され、黒セルは白セルに変換される。
【００７４】
この規則にしたがって、図９（ｉ）に示した識別子の各セルのデータを変換した結果を図９（iv）に示す。
【００７５】
次いで、マーカパターン生成部２１は、変換後の識別子から特徴点を抽出する。この抽出した特徴点を図１０に示す。
【００７６】
続いて、マーカパターン生成部２１は、図１１に示すように、抽出した特徴点を特徴空間に配置する。また、マーカパターン生成部２１は、その特徴空間を複数の区画で区切り、各区画ごとに、配置された特徴点の数を求める。さらに、マーカパターン生成部２１は、特徴点の数が所定数以上の区画を選択する。図１１においては、特徴点の数が「１」以上の区画を、黒色で表示してある。
【００７７】
そして、マーカパターン生成部２１は、この特徴点が所定数配置された区画の座標を含む「識別子特徴情報テーブル」を生成する。マーカパターン生成部２１は、生成した「識別子特徴情報テーブル」を比較情報記憶部１２及びマーカパターン記憶部２２に記憶させる。
【００７８】
この「識別子特徴情報テーブル」が比較情報記憶部１２に記憶されることで、特徴比較部１１は、その「識別子特徴情報テーブル」を参照して、一致処理を実行する。つまり、図７に示した特徴空間に、変換後の識別子から抽出された特徴点を含む区画を配置する。この配置した様子を図１２に示す。そして、特徴比較部１１は、特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、このカウント値を比較情報記憶部１２に記憶させる。なお、図１２においては、カウント値が「２０」である。
【００７９】
同様に、マーカパターン生成部２１は、さらに他の変換用マトリックスパターン（図１３）がマーカパターン記憶部２２に記憶されているときは、これを取り出して、識別子のデータを変換する。この変換結果を図１４に示す。
【００８０】
次いで、マーカパターン生成部２１は、変換後の識別子について、特徴点を抽出する。この抽出した特徴点を図１５に示す。
【００８１】
続いて、マーカパターン生成部２１は、抽出した特徴点を特徴空間に配置し、この特徴空間を複数の区画で区切り、各区画ごとに、配置された特徴点の数を求める。そして、マーカパターン生成部２１は、特徴点の数が所定数以上の区画を選択する。この選択した様子を図１６に示す。同図は、特徴点の数が「１」以上の区画においては、黒色で表示してある。
【００８２】
そして、マーカパターン生成部２１は、この特徴点が所定数配置された区画の座標を含む「識別子特徴情報テーブル」を生成する。マーカパターン生成部２１は、生成した「識別子特徴情報テーブル」を比較情報記憶部１２及びマーカパターン記憶部２２に記憶させる。
【００８３】
この「識別子特徴情報テーブル」が比較情報記憶部１２に記憶されることで、特徴比較部１１は、その「識別子特徴情報テーブル」を参照して、一致処理を実行する。つまり、図７に示した特徴空間に、変換後の識別子から抽出された特徴点を含む区画を配置する。この配置した様子を図１７に示す。そして、特徴比較部１１は、特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、このカウント値を比較情報記憶部１２に記憶させる。なお、図１７においては、カウント値が「１７」である。
【００８４】
さらに、マーカパターン生成部２１は、変換前の識別子と変換後の一又は二以上の識別子のうち、カウント値が最も大きい識別子を選択する。
【００８５】
ここで、変換前の識別子のカウント値は、「２６」である（図８参照）。また、図９（ii）の変換用マトリックスパターンで変換された識別子のカウント値は、「２０」である（図１２参照）。そして、図１３の変換用マトリックスパターンで変換された識別子のカウント値は、「１７」である（図１７参照）。これらのうちカウント値が最も大きいのは、変換前の識別子である。マーカパターン生成部２１は、この変換前の識別子を、検出用マーカとして選択する。
【００８６】
なお、識別子であるＱＲコードをデコードする場合は、単一のマトリックスパターンのみで処理している場合は、直ちにデコードできるが、複数のマトリックスパターンから選択されて変換処理されている場合は、どのセル特徴の変換用マトリックスパターンを使用したかを判別する必要がある。よって、ＱＲコードの変換処理に使用したセル特徴の変換用マトリックスパターンの種別情報をデータとしてＱＲコード内に入れておくとよい。これにより、デコード処理は、ＱＲコード内から変換処理に使用したマトリックスパターン情報を読み取り、これに対応したセル特徴の変換用マトリックスパターンとExclusive-ORをとるだけで簡単に元のデータセルに変換できる。
【００８７】
（II）マーカ生成方法
次に、本実施形態のマーカ生成装置の動作（マーカ生成方法）について、図１８を参照して説明する。
【００８８】
同図は、本実施形態のマーカ生成方法の所定手順を示すフローチャートである。
【００８９】
特徴比較手段１０の特徴比較部１１は、「特異特徴情報テーブル」を外部から入力する。比較情報記憶部１２は、その「特異特徴情報テーブル」を記憶する（ステップ１０）。
【００９０】
また、特徴比較部１１は、「識別子特徴情報テーブル」を外部又はマーカパターン生成手段２０から入力する。比較情報記憶部１２は、その「識別子特徴情報テーブル」を記憶する（ステップ１１）。
【００９１】
特徴比較部１１は、比較情報記憶部１２から「特異特徴情報テーブル」を取り出す（ステップ１２）。また、特徴比較部１１は、比較情報記憶部１２から「識別子特徴情報テーブル」を取り出す（ステップ１３）。
【００９２】
さらに、特徴比較部１１は、「特異特徴情報テーブル」から特異特徴の座標を取り出す。そして、特徴比較部１１は、その座標にしたがって、特異特徴を所定の空間に配置する。
【００９３】
また、特徴比較部１１は、「識別子特徴情報テーブル」の「特徴点のシリアル番号」に示された特徴点のそれぞれを、「特徴点のｘ座標」に示されたｘ座標と、「特徴点のｙ座標」に示されたｙ座標にしたがって所定の空間に配置する（ステップ１４）。
【００９４】
次いで、特徴比較部１１は、特異特徴と一致している識別子の特徴点を含む区画を選択する（ステップ１５）。
【００９５】
すなわち、特徴比較部１１は、所定の空間に特異特徴を配置するとともに識別子の特徴点を含む区画を配置し、これら特徴点を含む区画のうち特異特徴と一致したものを選択する。
【００９６】
そして、特徴比較部１１は、特異特徴と一致する識別子の特徴点を含む区画の数をカウントする（ステップ１６）。比較情報記憶部１２は、そのカウント数を記憶する。
【００９７】
比較情報記憶部１２にカウント値が記憶されると、マーカパターン生成手段２０のマーカパターン生成部２１は、マーカパターン記憶部２２に変換用マトリックスパターンが記憶されているか否かを判断する（ステップ１７）。
【００９８】
判断の結果、記憶されているときは、マーカパターン生成部２１は、その変換用マトリックスパターンをマーカパターン記憶部２２から取り出し、この変換用マトリックスパターンを用いて、識別子のデータ領域に表されたデータの配置パターンを変換する（識別子の変換処理、ステップ１８）。
【００９９】
一方、記憶されていないときは、マーカパターン生成部２１は、識別子の変換処理を実行しない。このときは、ステップ２１へ進む。
【０１００】
マーカパターン生成部２１は、識別子の変換処理を実行すると、変換後の識別子から特徴点を抽出し、この特徴点に関する「識別子特徴情報テーブル」を生成し、これを比較情報記憶部１２と、マーカパターン記憶部２２に記憶させる（ステップ１９）。
【０１０１】
続いて、特徴比較部１１は、ステップ１４〜ステップ１６の処理をまだ行っていない「識別子特徴情報テーブル」が比較情報記憶部１２に記憶されているか否か、すなわち、マーカパターン生成部２１により新たに生成された「識別子特徴情報テーブル」が比較情報記憶部１２に記憶されているか否かを判断する（ステップ２０）。
【０１０２】
判断の結果、記憶されているときは、その「識別子特徴情報テーブル」を比較情報記憶部１２から取り出してステップ１４〜ステップ１６の処理を実行する。
【０１０３】
一方、記憶されていないときは、特異特徴と一致する識別子の特徴点の数が最も多いパターンの識別子を検出用マーカとして選択する（ステップ２１）。
【０１０４】
このような方法により、検出用マーカとして使用するのに最適な識別子のパターンを選択することができる。
【０１０５】
以上説明したように、本実施形態のマーカ生成装置及びマーカ生成方法によれば、識別子のデータ配置パターンごとに、それぞれ特徴点を抽出し、この特徴点を所定の空間に配置し、特異特徴と一致する特徴点の数が最も多いデータ配置パターンの識別子を検出用マーカとすることとした。これにより、検出用マーカとして最適な識別子を選択できる。
【０１０６】
なお、図４に示す識別子特徴情報テーブルと、図５、図６、図８に示す特徴空間は、識別子単体にもとづく特徴点について表したが、識別子単体に限るものではなく、例えば、識別子を含む背景から特徴点を抽出し、この特徴点について識別子特徴情報テーブルを作成し、特徴空間に配置し、特異特徴と比較することもできる。
【０１０７】
また、本実施形態においては、識別子の例としてＱＲコードを挙げたが、識別子はＱＲコードに限るものではなく、所定の規則（プログラム）によりデータを記号化した識別子であればよい。
【０１０８】
［第二実施形態］
次に、本発明のマーカ生成装置及びマーカ生成方法の第二の実施形態について、図１９を参照して説明する。
【０１０９】
同図は、本実施形態のマーカ生成装置の構成を示すブロック図である。
【０１１０】
本実施形態は、第一実施形態と比較して、映像入力手段、特徴抽出手段を新たに備えた点が相違する。他の構成要素は第一実施形態と同様である。
【０１１１】
したがって、図１９において、図１と同様の構成部分については同一の符号を付して、その詳細な説明を省略する。
【０１１２】
（Ｉ）マーカ生成装置
図１９に示すように、マーカ生成装置１ｂは、特徴比較手段１０と、マーカパターン生成手段２０と、映像入力手段３０と、特徴抽出手段４０とを備えている。
【０１１３】
ここで、映像入力手段３０は、図２０に示すように、映像入力部３１と、映像記憶部３２とを有している。
【０１１４】
映像入力部３１は、背景映像を撮影又は入力する。
【０１１５】
背景映像は、判断対象である識別子（検出用マーカとして使用するデータ配置パターンを選択しようとする識別子）が存在しない環境を撮影したものである。例えば、物体を搬送するベルトコンベアがある場合に、その判断対象である識別子が付されていない物体を搬送している状態のベルトコンベア及びその周辺を撮影した映像などが該当する。
【０１１６】
この背景映像は、動画像（映像）であってもよく、また、所定時間間隔で撮影した複数枚の静止画像であってもよい。
【０１１７】
さらに、背景映像には、ライブ映像、録画映像、配信映像などを含むことができる。
【０１１８】
また、映像入力部３１は、判断対象である識別子を単体で（ブルーバックなどを用いて）撮影することができる。この撮影された映像は、識別子単体映像とする。
【０１１９】
さらに、映像入力部３１は、判断対象である識別子が存在する環境を撮影することもできる。この撮影された映像は、識別子環境映像とする。
【０１２０】
また、映像入力部３１は、自身が撮像デバイスを有することができる。この場合、映像入力部３１は、当該マーカ生成装置１ｂが設置された場所の周囲の様子を背景映像として撮影することができる。
【０１２１】
さらに、映像入力部３１は、当該マーカ生成装置１ｂ以外の装置で取り込まれた背景映像を、通信ネットワークや通信ケーブルなどを介して入力することもできる。
【０１２２】
この映像入力部３１が入力した背景映像の例を、図２１に示す。
【０１２３】
映像記憶部３２は、背景映像を構成する静止画フレームを、ディジタイズされたフレーム画像として記憶する。背景映像を構成する静止画フレームとは、例えば、図２１に示すような画像が複数枚ある場合に、それら画像の一枚一枚をいう。
【０１２４】
また、映像記憶部３２は、複数のフレーム画像のそれぞれに付された番号（例えば、シリアル番号）を記憶する。
【０１２５】
さらに、映像記憶部３２は、フレーム画像が撮影された時刻、フレーム画像を撮影した装置を特定する情報（フレーム画像が外部入力されたものである場合）などを記憶することもできる。
【０１２６】
特徴抽出手段４０は、図２０に示すように、背景特徴抽出部４１と、識別子特徴抽出部４２と、特徴記憶部４３とを有している。
【０１２７】
背景特徴抽出部４１は、映像記憶部３２からフレーム画像を取り出す。そして、背景特徴抽出部４１は、取り出したフレーム画像中の特徴的なパターンを含む画像特徴を抽出する。
【０１２８】
画像特徴は、例えば、図形的に特徴的な特性を数値化したものを用いることができる。
【０１２９】
これには、例えば、１９９８年ＩＥＥＥコンピュータビジョン・パターン認識会議予稿集に掲載されているTommasiniらによる「Making  good  features  track  better」に記載されている方法を使用することができる。この方法は、画像中の物体形状に頂点、線状の物体の交差点、端点などを抽出することができる。そして、それらの点の画像上での位置座標情報の系列を図形的特徴とすることができる。例えば、図２１のフレーム画像に対して、この方法で特徴点を抽出すると、図２２に示すように、特徴点が複数配置される。特徴点の一つ一つは、座標により管理することができる。
【０１３０】
なお、特徴点が配置された空間を特徴空間という。この特徴空間は、二次元空間であってもよく、また、三次元空間であってもよい。本実施形態の特徴空間は、二次元空間とする。
【０１３１】
また、他の方法としては、例えば、Montanariによる１９７１年Communications  of  ACM、１４巻に掲載されている「On  the  option  detection  of  curves  in  noisy  pictures」に記載の方法がある。これは、基準点からの距離、相対角度を記憶するＲテーブルの内容を特徴として使用することができる。この際、基準点をすべての特徴位置に対して設定し、網羅的に特徴を抽出しておくことで、部分的な特徴の欠損に対してマーカの検出が頑健となる。
【０１３２】
さらに、他の特徴抽出方法としては、例えば、画像上の各画素の輝度値、あるいは色差値を特徴とする方法がある。
【０１３３】
次いで、背景特徴抽出部４１は、図２３に示すように、特徴点のそれぞれにシリアル番号を付与する。このシリアル番号は、例えば、最も上に位置するものから順番にｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、・・・のように付与することができる。
【０１３４】
続いて、背景特徴抽出部４１は、特徴点のそれぞれの座標を求める。座標は、図２３に示すように、特徴空間にＸ軸とＹ軸を設定し、Ｙ軸からの距離をＸ座標、Ｘ軸からの距離をＹ座標とすることができる。
【０１３５】
そして、背景特徴抽出部４１は、それら特徴点のシリアル番号や座標を特徴記憶部４３に記憶させる。特徴記憶部４３は、それらシリアル番号等を、図２４に示すように、「特徴点情報テーブル」として記憶することができる。
【０１３６】
「特徴点情報テーブル」は、同図に示すように、「フレーム画像のシリアル番号」（ア）と、「特徴点のシリアル番号」（イ）と、「特徴点のｘ座標」（ウ）と、「特徴点のｙ座標」（エ）とを項目として構成することができる。
【０１３７】
「フレーム画像のシリアル番号」は、特徴点を抽出したフレーム画像に付された番号を示す。
【０１３８】
「特徴点のシリアル番号」は、複数の特徴点のそれぞれに付された番号を示す。具体的には、図２３の「ｔ１」や「ｔ１５」などが該当する。
【０１３９】
「特徴点のｘ座標」は、特徴空間における、その特徴点のｘ座標を示す。
【０１４０】
「特徴点のｙ座標」は、特徴空間における、その特徴点のｙ座標を示す。
【０１４１】
次いで、背景特徴抽出部４１は、図２５に示すように、特徴空間に格子状のメッシュを付して、複数の区画に分ける。
【０１４２】
このとき、背景特徴抽出部４１は、各区画の座標を算出する。この各区画の座標は、各区画を仕切る線（区画線）の座標で表すことができる。
【０１４３】
例えば、図２６に示すように、仕切り線の座標を、ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・、ｙ１，ｙ２，ｙ３，・・・とする。
【０１４４】
また、各区画の名称を、区画（1,1）、区画（1,2）、区画（1,3）、・・・、区画（2,1）、区画（2,2）、区画（2,3）、・・・とする。このうち、区画（1,1）は、座標（0,0）-（x1,0）-（x1,y1）-（0,y1）-（0,0）で囲まれた範囲となる。
【０１４５】
ここで、x1は、Ｘ方向の第一本目の区画線のｘ座標である。また、y1は、Ｙ方向の第一本目の区画線のｙ座標である。これにより、区画（1,1）の座標は、図２７に示すように、（x1,y1）として表すことができる。
【０１４６】
同様に、区画（2,1）の座標は、（x2,y1）、区画（3,1）の座標は、（x3,y1）、区画（1,2）の座標は、（x1,y2）、区画（2,2）の座標は、（x2,y2）として表すことができる。
【０１４７】
これら各区画の名称と座標との関係を、図２７に示す。それら各区画の名称と座標は、区画座標テーブルとして、特徴記憶部４３に記憶させることができる。
【０１４８】
また、一つの区画の大きさは、任意に設定できる。ただし、一つの区画の大きさは、特徴点が存在しない区画が特徴空間の中で少なくとも２〜３個以上存在するように定めるのが望ましい。
【０１４９】
続いて、背景特徴抽出部４１は、各区画ごとに特徴点の数を求める。
【０１５０】
この各区画ごとの特徴点の数の算出は、各区画の座標と、各特徴点の座標とを用いて行うことができる。
【０１５１】
算出された各区画ごとの特徴点の数は、図２８に示すように、特徴点数分布図（頻度分布）として表すことができる。この特徴点数分布図は、特徴記憶部４３に記憶される。
【０１５２】
なお、図２８においては、わかりやすいように、特徴点が１つ以上存在した区画にグレーの網掛けを付して表示してある。
【０１５３】
また、背景特徴抽出部４１は、特徴点の数が０又は所定数以下の区画を、特異特徴として選択する。例えば、図２８に示す特徴点数分布図においては、（x1,y1）、（x2,y1）、（x3,y1）等が特異特徴として選択される。
【０１５４】
そして、特徴抽出部２１は、選択した特異特徴の座標を示す「特異特徴情報テーブル」を作成する（図３参照）。この特異特徴情報テーブルは、特徴記憶部１２に記憶させる。
【０１５５】
識別子特徴抽出部４２は、映像入力部３１で撮影又は入力された識別子の映像にもとづいて特徴点を抽出する。
【０１５６】
例えば、その入力された識別子が図９（ｉ）に示すようなデータの配置であったとする。識別子特徴抽出部４２は、その識別子から特徴点を抽出する。この抽出の方法は、背景特徴抽出部４１が実行する抽出方法と同じである。
【０１５７】
識別子特徴抽出部４２が図２０に示す識別子から抽出した特徴点は、図２９に示すように表わされる。
【０１５８】
また、識別子特徴抽出部４２は、抽出した特徴点を特徴空間に配置する。この特徴点が配置された特徴空間を、図３０に示す。
【０１５９】
そして、識別子特徴抽出部４２は、特徴空間における各特徴点の座標を算出する。識別子特徴抽出部４２は、この算出した特徴点の座標を「識別子特徴情報テーブル」としてまとめる（図４参照）。この「識別子特徴情報テーブル」は、特徴記憶部１２に記憶される。
【０１６０】
特徴記憶部４３は、「特徴点情報テーブル」、「区画座標テーブル」、「特徴点数分布図」を記憶する。
【０１６１】
特徴比較手段１０は、図２０に示すように、特徴比較部１１と、比較情報記憶部１２とを有している。
【０１６２】
特徴比較部１１は、「識別子特徴情報テーブル」に示された特徴点を特徴空間に配置する。また、特徴比較部１１は、識別子の特徴点が配置された特徴空間に区画線を付して複数の区画に分ける。さらに、特徴比較部１１は、特徴点が所定数（本実施形態においては、「１」）以上ある区画を特定する。この特定された区画を、図６に示した。同図においては、黒く塗り潰された区画が、特徴点が所定数以上ある区画である。
【０１６３】
また、特徴比較部１１は、「特異特徴情報テーブル」に示された特異特徴を特徴空間に配置する。さらに、特徴比較部１１は、その特徴空間に、識別子の特徴点を含む区画を配置する。これら配置した様子を図８に示す。
【０１６４】
同図においては、白色の区画が特異特徴の配置された区画、グレーが特異特徴の配置されなかった区画、黒色が識別子の特徴点の配置された区画、二重四角が特徴点を含む区画と特異特徴とが重なった区画を示す。
【０１６５】
さらに、特徴比較部１１は、特異特徴と一致した識別子の特徴点を選択する。
【０１６６】
同図においては、二重四角で示した区画が該当する。そして、特徴比較部１１は、その区画の数をカウントする。同図においては、２６個である。
【０１６７】
比較情報記憶部１２は、カウント数を記憶する。
【０１６８】
マーカパターン生成手段２０は、第一実施形態のマーカパターン生成手段２０と同様の処理を実行する。
【０１６９】
（II）マーカ生成方法
次に、マーカ生成装置の動作手順（マーカ生成方法）について、図３１を参照して説明する。
【０１７０】
図３１は、マーカ生成方法の処理手順を示すフローチャートである。
【０１７１】
マーカ生成装置１ｂにおいて、映像入力手段３０の映像入力部３１は、背景映像を撮影（又は入力）する（ステップ３０）。この背景映像は、複数枚のフレーム画像で構成することができる。映像入力手段３０の映像記憶部３２は、映像入力部３１で入力された背景映像をフレーム画像として記憶する。
【０１７２】
また、映像入力部３１は、判断対象である識別子を映像として撮影（又は入力）する（ステップ３１）。映像記憶部３２は、映像入力部３１で入力された識別子の映像を記憶する。
【０１７３】
特徴抽出手段４０の背景特徴抽出部４１は、映像記憶部３２からフレーム画像を取り出し、このフレーム画像から特徴点を抽出する（ステップ３２）。
【０１７４】
また、背景特徴抽出部４１は、それら特徴点を特徴空間に配置する。そして、背景特徴抽出部４１は、特徴空間における特徴点の座標を算出する。この算出した座標は、「特徴点情報テーブル」としてまとめられ、特徴記憶部４３に記憶される。
【０１７５】
次いで、背景特徴抽出部４１は、特徴空間に格子状のメッシュを付して、複数の区画に分ける。続いて、背景特徴抽出部４１は、各区画ごとに特徴点の数を求め、特徴点が０又は所定数以下の区画を特異特徴として選択する（ステップ３３）。
【０１７６】
そして、背景特徴抽出部４１は、選択した特異特徴の座標を示す「特異特徴情報テーブル」を作成する。特徴比較手段１０の比較情報記憶部１２は、「特異特徴情報テーブル」を記憶する（ステップ３４）。
【０１７７】
特徴抽出手段４０の識別子特徴抽出部４２は、映像記憶部３２から識別子の画像を取り出し、この識別子の画像から特徴点を抽出する（ステップ３５）。
【０１７８】
また、識別子特徴抽出部４２は、それら特徴点を特徴空間に配置する。そして、識別子特徴抽出部４２は、特徴空間における特徴点の座標を算出する。この算出した座標は、「識別子特徴情報テーブル」としてまとめられ、特徴比較手段１０の比較情報記憶部１２に記憶される。
【０１７９】
以降の処理は、図１８のステップ１２〜ステップ２１と同様である。
【０１８０】
以上、説明したように、本実施形態のマーカ生成装置及びマーカ生成方法によれば、判断対象である識別子から特徴点を抽出し、この特徴点を特徴空間に配置し、特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、識別子のデータ配置パターンを変換し、この変換を行うごとに特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、カウント値が最も大きい識別子を検出用マーカとして選択することとした。これにより、検出用マーカとして最適な識別子を選択できる。
【０１８１】
なお、図２９は、識別子から抽出した特徴点を示し、図３０は、その特徴点が配置された特徴空間を示したが、特徴点の抽出は、識別子単体に限るものではなく、例えば、識別子を含む背景から特徴点を抽出することもできる。この場合、それら識別子及び背景から抽出した特徴点について識別子特徴情報テーブルを作成し、それら特徴点を特徴空間に配置し、特異特徴と一致するか否かを判断する。判断の結果、特異特徴と一致する特徴点の数が所定数以上であるときは、その識別子を検出用マーカとして使用できるものと判断できる。
【０１８２】
また、本実施形態においては、識別子の例としてＱＲコードを挙げたが、識別子はＱＲコードに限るものではなく、所定の規則（プログラム）によりデータを記号化した識別子であればよい。
【０１８３】
［第三実施形態］
次に、本発明のマーカ生成装置及びマーカ生成方法の第三の実施形態について、図３２を参照して説明する。
【０１８４】
同図は、本実施形態のマーカ生成装置の構成を示すブロック図である。
【０１８５】
本実施形態は、第一実施形態と比較して、映像入力手段、特徴抽出手段、不変特徴変換手段を新たに設けた点が相違する。他の構成要素は第一実施形態と同様である。
【０１８６】
したがって、図３２において、図１と同様の構成部分については同一の符号を付して、その詳細な説明を省略する。
【０１８７】
（Ｉ）マーカ生成装置
図３２に示すように、マーカ生成装置１ｃは、特徴比較手段１０と、マーカパターン生成手段２０と、映像入力手段３０と、特徴抽出手段４０と、不変特徴変換手段５０とを備えている。
【０１８８】
ここで、特徴抽出手段４０は、図３３に示すように、背景特徴抽出部４１と、識別子特徴抽出部４２と、特徴記憶部４３とを有している。
【０１８９】
背景特徴抽出部４１は、映像記憶部３２からフレーム画像を取り出し、このフレーム画像中の特徴的なパターンを含む画像特徴を抽出する。
【０１９０】
次いで、背景特徴抽出部４１は、図２３に示すように、特徴点のそれぞれにシリアル番号を付与する。続いて、背景特徴抽出部４１は、特徴点のそれぞれの座標を求める。
【０１９１】
そして、背景特徴抽出部４１は、それら特徴点のシリアル番号や座標を、「特徴点情報テーブル」にまとめて特徴記憶部４３に記憶させる。
【０１９２】
識別子特徴抽出部４２は、映像入力部３１で入力された識別子の映像にもとづいて特徴点を抽出する。また、識別子特徴抽出部４２は、抽出した特徴点を特徴空間に配置する。
この特徴点が配置された特徴空間は、例えば図５に示したようになる。
【０１９３】
さらに、識別子特徴抽出部４２は、特徴空間における各特徴点の座標を算出する。識別子特徴抽出部４２は、この算出した特徴点の座標を「識別子特徴情報テーブル」としてまとめる（図４参照）。この「識別子特徴情報テーブル」は、特徴比較手段１０の比較情報記憶部１２に記憶される。
【０１９４】
特徴記憶部４３は、「特徴点情報テーブル」を記憶する。
【０１９５】
不変特徴変換手段５０は、図３３に示すように、第一不変特徴変換部５１と、第二不変特徴変換部５２と、不変特徴記憶部５３と、特異特徴選択部５４とを有している。
【０１９６】
第一不変特徴変換部５１は、特徴点を不変特徴に変換する。この第一不変特徴変換部５１は、特徴抽出手段４０の特徴記憶部４３から「特徴点情報テーブル」を取り出し、その特徴点を不変特徴に変換し、不変特徴記憶部５３に記憶させる。
【０１９７】
画像の特徴的な部位を抽出しその画像上での位置座標情報の系列を図形的特徴とする場合（例えば、図２１に示す背景映像から図２２に示す特徴点を抽出する処理の場合）、それらの不変特徴への変換は、例えば、次のように行なうことができる。便宜的に、ここでは、位置座標情報の系列を特徴点群と呼ぶこととする。ここで、簡単のため、背景が遠方にある場合の幾何学的な不変特徴について説明する。ただし、光学歪みの影響で、画像が剪断変形歪みを被る場合も特徴量が不変となるように配慮する。なお、背景が遠方にない場合などより自由度の高い不変特徴に拡張することは容易である。幾何学的不変特徴すなわちカメラと撮影対象のシーンが相対的に回転、平行移動し、剪断変形歪みを被る場合に、その相対的な位置関係変化によらず、不変な特徴量を、特徴点群の位置関係から、生成する方法の一例を説明する。
【０１９８】
特徴点群から任意の３点の特徴点を選択する。他方で不変量特徴空間を直交する２軸の張る２次元平面として定義する。特徴点群から選択した特徴点のうちの一点を不変量特徴空間での原点に対応付ける。その他の２点を不変量特徴空間での、位置座標（１，０）及び（０，１）にそれぞれ対応付ける。これら３点を基底と呼ぶことにする。このとき、原画像空間から、不変量特徴空間への１対１線形写像がアフィン変換として定義できる。基底を除くすべての特徴点群を、基底により特徴付けられた同一のアフィン変換を用いて不変特徴空間へ写像すると、これら特徴点群はカメラとシーンの相対的位置関係によらず不変となる。ただし、実際には、シーンから常に同じ基底を選択できるとは限らないため、特徴点群のすべての３点の順列組み合わせから基底選択を行い、各基底に対する非基底特徴点を不変量特徴空間に写像する必要がある。
【０１９９】
こうして作られた全基底と、不変量特徴空間への全特徴点の写像は、不変特徴として、不変特徴記憶部５３に記憶される。これら特徴点群が幾何変形に対して不変である理由は、他の物体を含む映像中で、マーカから選択される基底により、得られる不変特徴は、常に一致するためである。
【０２００】
ここまで説明した手法は、基底を３点とした場合であるが、基底は３点に限るものではなく、１点、２点あるいは４点以上とすることができる。次に、基底を１点にした場合について説明する。
【０２０１】
あるフレーム画像から抽出した特徴点は、図２２に示すように、特徴空間に配置されているものとする。また、各特徴点には、図２３に示すように、シリアル番号が付されているものとする。
【０２０２】
第一不変特徴変換部５１は、一つの特徴点を基底として定め、この基底が不変量特徴空間の座標（０，０）のところにくるように移動し、この移動量を求め、他のすべての特徴点についても、その移動量で不変量特徴空間に移動する。
【０２０３】
例えば、図３４に示すように、シリアル番号５番の特徴点を基底とし、この５番の特徴点が不変量特徴空間で座標（０，０）のところにくるように、すべての特徴点を平行移動する。これにより、不変量特徴空間には、同図右に示すように特徴点が配置される。なお、不変量特徴空間に配置された特徴点を不変特徴という。
【０２０４】
また、図３５に示すように、シリアル番号１５番の特徴点を基底とし、この１５番の特徴点が不変量特徴空間で座標（０，０）のところにくるように、すべての特徴点を平行移動すると、同図右の不変量特徴空間に示すように、不変特徴群が配置される。
【０２０５】
さらに、図３６に示すように、シリアル番号８９番の特徴点を基底とし、この８９番の特徴点が不変量特徴空間で座標（０，０）のところにくるように、すべての特徴点を平行移動すると、同図右の不変量特徴空間に示すように、不変特徴群が配置される。
【０２０６】
そして、図３７に示すように、シリアル番号９１番の特徴点を基底とし、この９１番の特徴点が不変量特徴空間で座標（０，０）のところにくるように、すべての特徴点を平行移動すると、同図右の不変量特徴空間に示すように、不変特徴群が配置される。
【０２０７】
このように、一つの特徴点を基底として定め、この基底を不変量特徴空間の原点に移動するのに伴って、その移動量と同じ移動量ですべての特徴点を移動させる処理を、各特徴点を順次基底として定めるごとに行い、これら移動後の特徴点を重ね合わせることで、特徴点を不変量特徴空間に写像する。
【０２０８】
図２２に示す特徴点を不変量特徴空間に写像した結果は、図３８に示すようになる。これが、不変量特徴空間における不変特徴の配置された状態である。
【０２０９】
なお、本実施形態において、特徴点を不変量特徴空間へ写像する方法は、図３４〜図３８に示す方法とするが、写像方法は、この方法に限るものではなく、種々の方法を用いることができる。
【０２１０】
例えば、複数の特徴点のうちの一つを第一基底、他の一つを第二基底として定め、第一基底を不変量特徴空間の座標（0,0）に移動し、第二基底を（0,1）に移動することにともない、この移動規則と同一の変換規則にしたがって、すべての特徴点を移動させ、不変量特徴空間における移動後の各特徴点（不変特徴）の座標を記憶する。続いて、他の二つの特徴点を第一基底及び第二基底として定め、これら第一及び第二基底の移動にともない同一変換規則にしたがってすべての特徴点を移動させ、不変量特徴空間における不変特徴の座標を記憶する。そして、すべての特徴点が第一及び第二基底として定められ、不変量特徴空間における不変特徴の座標の蓄積が完了すると、不変量特徴空間への写像が終了する。
【０２１１】
また、上述の説明は、幾何学的不変量に関するものであるが、幾何学的不変量のほかに種々の不変量を使用してもよい。
【０２１２】
例えば、物体色を不変量として用いることができる。
【０２１３】
物体の色は、同一物体であっても撮影環境に存在する光源色に依存して、異なった色で撮影されてしまう。画像上から光源色変動の影響を分離して取り除くことができれば、実際の物体色を得ることができる。得られる実際の物体色を物体色不変量として使用してもよい。鏡面反射している箇所は光源色の影響が支配的で、輝度値が光源色成分において飽和しやすいため、これを光源色とみなして、飽和箇所に対応する色成分を不変特徴として選択しないようにしてもよい。
【０２１４】
他にも、画像から物体色を推定する方法には、Robby  T.  Tan  and  Katsushi  Ikeuchiによる、IEEE  TRANSACTIONS  ON  PATTERN  ANALYSIS  AND  MACHINE  INTELLIGENCE、VOL.  27、NO.  2、FEBRUARY  2005、pp.178-193に記載の「Separating  Reflection  Components  of  Textured  Surfaces  Using  a  Single  Image」や、Graham  D.  Finlayson、Steven  D.  Hordley、Cheng  Lu、and  Mark  S.  Drewによる、IEEE  TRANSACTIONS  ON  PATTERN  ANALYSIS  AND  MACHINE  INTELLIGENT、  VOL.28、NO.1、JANUARY  ２００６、pp.59-68、に記載の「On  the  Removal  of  Shadows  from  Images」などを使用してもよい。
【０２１５】
さらに、テクスチャを不変量として用いることができる。
【０２１６】
画像の部分領域の輝度分布に対して数値演算を施し得られた数値またはベクトルを特徴量とする。図形的不変量と同様にテクスチャ不変量はカメラと撮影対象との相対位置関係に影響を受けやすいため、この影響を受けにくい特徴量を算出し、テクスチャ不変量とする。例えば、カメラと対象の距離やズームに不変な特徴量は、注目している部分画像を極座標変換し、動径方向にパワースペクトルをとることで実装可能である。さらに、上記パワースペクトルに対して方位角方向に再度パワースペクトルを求めるとカメラの光軸周りの回転に対して不変な特徴量となる。その他、Chi-Man  Pun  and  Moon-Chuen  LeeによるIEEE  TRANSACTIONS  ON  PATTERN  ANALYSIS  AND  MACHINE  INTELLIGENCE、VOL.  25、NO.  5、MAY  2003記載の「Log-Polar  Wavelet  Energy  Signatures  for  Rotation  and  Scale  Invariant  Texture  Classification」などの方法を用いてもよい。
【０２１７】
また、幾何学的不変量についても、Richard  Hartley  and  Andrew  Zissermanによる「Multiple  View  Geometry  in  Computer  Vision」などに記載されているような他の幾何学的不変量を使用してもよい。同一シーンを複数のカメラで観測する場合には、同文献に記載の方法により、距離もしくは深さ方向の相対位置関係の情報を得ることが可能となるが、この場合、同一平面にない４点を基底に選択し、不変量特徴空間を３次元とすると、３次元の幾何学的不変量を作ることができる。この際には、特徴点群から選択した基底４点のうち１点を不変量空間の原点、その他の基底の特徴点を不変量空間における位置座標（１，０，０）および（０，１，０）、（０，０，１）に対応付ける変換写像を求め、その他特徴をこの変換写像を使用して不変量空間に写像するようにする。
【０２１８】
特徴点を不変量特徴空間に写像した第一不変特徴変換部５１は、図３９に示すように、不変量特徴空間に格子状のメッシュを付して、複数の区画に分ける。
【０２１９】
続いて、第一不変特徴変換部５１は、各区画ごとに不変特徴の数を求める。この算出結果を、図４０に示す。図４０は、不変量特徴空間において、不変特徴の数が１以上の区画にグレーを付した図である。
【０２２０】
第二不変特徴変換部５２は、識別子の特徴点を不変量特徴空間に写像する。
【０２２１】
この写像の方法は、第一不変特徴変換部５１が背景映像の特徴点を不変量特徴空間に写像する方法と同じである。
【０２２２】
例えば、図１０に示す特徴点を不変量特徴空間に写像した場合は、不変特徴が図４１に示す配置となる。
【０２２３】
また、第二不変特徴変換部５２は、不変量特徴空間における不変特徴について、「識別子特徴情報テーブル」（図４参照）を作成する。この作成された「識別子特徴情報テーブル」は、特徴比較手段１０の比較情報記憶部１２に記憶される。
【０２２４】
不変特徴記憶部５３は、所定のメモリ領域を保持している。この不変特徴記憶部５３は、第一不変特徴変換部５１で求められた各種データを記憶する。各種データには、例えば、不変量特徴空間に配置された各不変特徴の座標、各区画の座標（範囲）、各区画ごとの不変特徴数などが含まれる。
【０２２５】
特異特徴選択部５４は、図４２に示すように、不変量特徴空間の中で、マーカパターンの生成を行う範囲（判定対象の識別子が検出用マーカとして使用できるか否かを判定する範囲）を、マーカパターン生成範囲として決定する。このマーカパターン生成範囲は、静止画フレームの大きさと同じ大きさとすることができる。
【０２２６】
次いで、特異特徴選択部５４は、そのマーカパターン生成範囲における各区画ごとの不変特徴数を、不変特徴記憶部５３から取り出す。この取り出した各区画ごとの不変特徴数を図４３に示す。
【０２２７】
なお、図４３は、マーカパターン生成範囲において、不変特徴の数が１以上の区画にグレーを付した図である。
【０２２８】
続いて、特異特徴選択部５４は、マーカパターン生成範囲における各区画ごとの不変特徴数のうち、０又は所定値以下のものを特異特徴として選択する。
【０２２９】
そして、特異特徴選択部５４は、選択された特異特徴について、「特異特徴情報テーブル」（図３参照）を作成し、比較情報記憶部１２に記憶させる。
【０２３０】
（II）マーカ生成方法
次に、本実施形態のマーカ生成装置の動作（マーカ生成方法）について、図４４を参照して説明する。
【０２３１】
同図は、本実施形態のマーカ生成方法の処理手順を示すフローチャートである。
【０２３２】
マーカ生成装置１ｃにおいて、映像入力手段３０の映像入力部３１は、背景映像を撮影（又は入力）する（ステップ４０）。この背景映像は、複数枚のフレーム画像で構成することができる。映像入力手段３０の映像記憶部３２は、映像入力部３１で入力された背景映像をフレーム画像として記憶する。
【０２３３】
また、映像入力部３１は、判断対象である識別子の映像を撮影（又は入力）する（ステップ４１）。映像記憶部３２は、映像入力部３１で入力された識別子の映像を記憶する。
【０２３４】
特徴抽出手段４０の背景特徴抽出部４１は、映像記憶部３２からフレーム画像を取り出し、このフレーム画像から特徴点を抽出する（ステップ４２）。
【０２３５】
また、背景特徴抽出部４１は、それら特徴点を特徴空間に配置する。そして、背景特徴抽出部４１は、特徴空間における特徴点の座標を算出する。この算出した座標は、「特徴点情報テーブル」としてまとめられ、特徴記憶部４３に記憶される。
【０２３６】
次いで、不変特徴変換手段５０の第一不変特徴変換部５１は、背景映像の特徴点を不変量特徴空間へ写像する（ステップ４３）。
【０２３７】
続いて、第一不変特徴変換部５１は、不変量特徴空間に格子状のメッシュを付して、複数の区画に分ける。さらに、第一不変特徴変換部５１は、各区画ごとに不変特徴の数を求め、不変特徴が０又は所定数以下の区画を特異特徴として選択する（ステップ４４）。
【０２３８】
そして、第一不変特徴変換部５１は、選択した特異特徴の座標を示す「特異特徴情報テーブル」を作成する。特徴比較手段１０の比較情報記憶部１２は、「特異特徴情報テーブル」を記憶する（ステップ４５）。
【０２３９】
特徴抽出手段４０の識別子特徴抽出部４２は、映像記憶部３２から識別子の画像を取り出し、この識別子の画像から特徴点を抽出する（ステップ４６）。
【０２４０】
また、識別子特徴抽出部４２は、それら特徴点を特徴空間に配置する。
【０２４１】
次いで、第二不変特徴変換部５２は、識別子の特徴点を不変量特徴空間に写像する（ステップ４７）。
【０２４２】
そして、第二不変特徴変換部５２は、不変量特徴空間における識別子の不変特徴の座標を算出する。この算出した座標は、「識別子特徴情報テーブル」としてまとめられ、特徴比較手段１０の比較情報記憶部１２に記憶される（ステップ４８）。
【０２４３】
以降、ステップ１２〜ステップ２１と同様の処理が実行される。
【０２４４】
以上、説明したように、本願発明のマーカ生成装置及びマーカ生成方法によれば、判断対象である識別子から特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に写像し、この不変量特徴空間において、特異特徴と一致する特徴点（不変特徴）を含む区画の数をカウントし、識別子のデータ配置パターンを変換するたびに、それらの処理を実行して特異特徴と一致する不変特徴を含む区画の数をカウントし、カウント数が最も大きいデータ配置パターンの識別子を検出用マーカとして選択することとした。これにより、検出用マーカとして最適な識別子を選択できる。
【０２４５】
なお、図４１は、識別子の特徴点が写像された不変量特徴空間を示したが、この不変量特徴空間に写像される特徴点は、識別子単体から抽出された特徴点に限るものではなく、例えば、識別子を含む背景から抽出された特徴点を写像することもできる。この場合、識別子及び背景から特徴点を抽出し、これら特徴点を不変量特徴空間に写像し、特異特徴と一致するか否かを判断する。判断の結果、特異特徴と一致する特徴点の数が所定数以上であるときは、その識別子を検出用マーカとして使用できるものと判断できる。
【０２４６】
また、本実施形態においては、識別子の例としてＱＲコードを挙げたが、識別子はＱＲコードに限るものではなく、所定の規則（プログラム）によりデータを記号化した識別子であればよい。
【０２４７】
［マーカ検出装置及びマーカ検出方法］
（マーカ検出装置）
次に、マーカ検出装置について、図４５、図４６を参照して説明する。
【０２４８】
図４５は、マーカ検出装置の構成を示すブロック図である。図４６は、マーカ検出装置の詳細構成を示すブロック図である。
【０２４９】
図４５に示すように、マーカ検出装置１００は、映像入力手段１１０と、特徴抽出手段１２０と、マーカ記憶手段１３０と、照合手段１４０と、報知手段１５０とを備えている。
【０２５０】
ここで、映像入力手段１１０は、図４６に示すように、映像入力部１１１と、映像記憶部１１２とを有している。
【０２５１】
映像入力部１１１は、マーカが存在する可能性のある環境を検出対象映像として撮影（入力）する。例えば、映像入力部１１１は、図４７に示すように、マーカを含む検出対象映像を入力することができる。
【０２５２】
映像記憶部１１２は、検出対象映像を構成する静止画フレームを、ディジタイズされたフレーム画像として記憶する。
【０２５３】
特徴抽出手段１２０は、図４６に示すように、特徴抽出部１２１と、特徴記憶部１２２とを有している。
【０２５４】
特徴抽出部１２１は、映像記憶部１１２からフレーム画像を取り出す。そして、特徴抽出部１２１は、取り出したフレーム画像中の特徴的なパターンを含む画像特徴を抽出する。
【０２５５】
例えば、検出対象映像が図４７に示すような画像の場合、特徴抽出部１２１は、その検出対象映像から図４８に示すような特徴点を抽出する。
【０２５６】
特徴記憶部１２２は、特徴抽出部１２１で抽出された特徴点の各座標を記憶する。
【０２５７】
マーカ記憶手段１３０は、マーカ生成装置１で判定されたマーカパターンに関するデータを記憶する。このマーカ記憶手段１３０は、例えば、マーカパターンにもとづく特徴点を記憶することもできる。
【０２５８】
照合手段１４０は、図４６に示すように、照合部１４１と、照合結果記憶部１４２とを有している。
【０２５９】
照合部１４１は、検出対象映像にもとづく特徴点の各座標を特徴記憶部１２２から取り出すとともに、マーカパターンにもとづく特徴点の各座標をマーカ記憶手段１３０から取り出し、それらを照合する。そして、照合部１４１は、マーカパターンにもとづく特徴点と一致する特徴点が、検出対象映像にもとづく特徴点の中にあるか否かを判断する。
【０２６０】
例えば、マーカパターンの特徴の一つと検出対象映像から生成された特徴の一つとを比較して、特徴空間でのユークリッド距離が既定値以下である場合には、それら特徴が一致したとして、一致した特徴の数をスコアとして累積し、スコアが閾値に達すると、マーカの検出を受諾するようにしても良い。また、前述のユークリッド距離の累積値が既定値以下である条件を付加しても良い。
【０２６１】
また、例えば、マーカ生成装置１ａの特徴抽出部２１が、特異特徴の決定を量子化した特徴空間で実行した場合、マーカ記憶手段１３０は、その特異特徴の座標を記憶しておく。そして、照合部１４１は、マーカ設計時に頻度が０であったメッシュに、検出対象映像からの特徴が１回でも投影されたときには、マーカパターンからの寄与であるとして検出を確定することができる。これによれば、マーカ検出は、高速に行える。
【０２６２】
ノイズや特徴抽出計算の誤差による誤対応を避けるために、受諾する投影の頻度を１回以上の既定値に設定してもよい。または、量子化した特徴空間をマーカパターンから生成可能である場合には、これを利用しても良い。この場合、検出対象映像から得た特異特徴が、マーカパターンの投影される特徴空間メッシュに１回、又は既定回数一致した場合に、マーカパターン検出を受諾するようにしても良い。
【０２６３】
これら照合の結果、マーカパターンにもとづく特徴点と一致する特徴点が、検出対象映像にもとづく特徴点の中にあるときは、照合部１４１は、検出対象映像における当該特徴点の座標を検出し、これを照合結果記憶部１４２に記憶させる。また、照合部１４１は、報知手段１５０へ報知信号を送る。
【０２６４】
一方、マーカパターンにもとづく特徴点と一致する特徴点が、検出対象映像にもとづく特徴点の中にないときは、照合部１４１は、特徴点の座標の検出及び報知信号の送出を行わない。
【０２６５】
具体的には、照合部１４１は、図４８に示す特徴点群の中から、マーカ記憶手段１３０から取り出したマーカパターンにもとづく特徴点と一致する特徴点を探し出す。このとき、照合部１４１は、マーカパターンにもとづく特徴点群を拡大又は縮小して、特徴空間における特徴点群と照合する。
【０２６６】
その結果、図４８に示す特徴点群の中から、マーカ記憶手段１３０から取り出したマーカパターンにもとづく特徴点と一致する特徴点が見つかると、照合部１４１は、図４８に示す特徴空間における当該特徴点の座標を検出し、これを照合結果記憶部１４２に記憶させる。
【０２６７】
照合結果記憶部１４２は、照合部１４１で行われた照合に関するデータを記憶する。
【０２６８】
例えば、照合結果記憶部１４２は、検出対象映像にもとづく特徴点のうち、マーカパターンにもとづく特徴点と一致する特徴点（図４８においては、左方の楕円で囲まれた特徴点）の各座標を記憶する。
【０２６９】
報知手段１５０は、照合部１４１から報知信号を受けると、マーカパターンにもとづく特徴点と一致する特徴点が、検出対象映像にもとづく特徴点の中にあったことを外部に報知する。この報知の方法には、例えば、音声出力や、画面表示などがある。
【０２７０】
（マーカ検出方法）
次に、本実施形態のマーカ検出方法について、図４９を参照して説明する。
【０２７１】
マーカ記憶手段１３０は、マーカ生成装置１で判定対象とされたマーカに関するデータを予め記憶している（ステップ５０）。このマーカ記憶手段１３０は、例えば、マーカパターンにもとづく特徴点を記憶することもできる。
【０２７２】
映像入力手段１１０の映像入力部１１１は、マーカが存在する可能性のある環境を検出対象映像として入力する（ステップ５１）。
【０２７３】
映像記憶部１１２は、検出対象映像を構成する静止画フレームを、ディジタイズされたフレーム画像として記憶する。
【０２７４】
特徴抽出手段１２０の特徴抽出部１２１は、映像記憶部１１２からフレーム画像を取り出す。そして、特徴抽出部１２１は、取り出したフレーム画像中の特徴的なパターンを含む画像特徴を抽出する（ステップ５２）。
【０２７５】
また、特徴抽出部１２１は、抽出した特徴点の座標を算出する（ステップ５３）。
【０２７６】
特徴記憶部１２２は、特徴抽出部１２１で算出された特徴点の各座標を記憶する。
【０２７７】
照合手段１４０の照合部１４１は、検出対象映像にもとづく特徴点の各座標を特徴記憶部１２２から取り出すとともに、マーカパターンにもとづく特徴点の各座標をマーカ記憶手段１３０から取り出し、それらを照合する（ステップ５４）。そして、照合部１４１は、マーカパターンにもとづく特徴点と一致する特徴点が、検出対象映像にもとづく特徴点の中にあるか否かを判断する。
【０２７８】
判断の結果、マーカパターンにもとづく特徴点と一致する特徴点が、検出対象映像にもとづく特徴点の中にあるときは、照合部１４１は、検出対象映像における当該特徴点の座標を検出し、これを照合結果記憶部１４２に記憶させる。また、照合部１４１は、報知手段１５０へ報知信号を送る。
【０２７９】
一方、マーカパターンにもとづく特徴点と一致する特徴点が、検出対象映像にもとづく特徴点の中にないときは、照合部１４１は、特徴点の座標の検出及び報知信号の送出を行わない。
【０２８０】
報知手段１５０は、照合部１４１から報知信号を受けると、マーカパターンにもとづく特徴点と一致する特徴点が、検出対象映像にもとづく特徴点の中にあったことを外部に報知する（ステップ５５）。
【０２８１】
その後は、終了するか否かが判断され（ステップ５６）、終了しないときは、ステップ５１〜ステップ５６の処理が繰り返される。
【０２８２】
以上説明したように、本実施形態のマーカ検出装置及びマーカ検出方法によれば、マーカ生成装置で検出用マーカとして使用できると判定された識別子を用いて、検出対象映像に映し出されたマーカを確実に検出することができる。
【０２８３】
また、本実施形態においては、マーカの検出を特徴空間において行なうこととしたが、マーカの検出は、特徴空間に限るものではなく、例えば、不変量特徴空間において行なうこともできる。この場合、マーカ判定段階で、特異特徴を選択した特異特徴配置図を記憶しておき、マーカ検出段階で、検出対象映像から特徴点を抽出し、この特徴点を不変量特徴空間に写像して不変特徴し、この不変量特徴空間と前述の特異特徴配置図とを重ね合わせ、特異特徴配置図に示された特異特徴に不変量特徴空間に示された不変特徴が現れたときは、この不変特徴をマーカにもとづく不変特徴として検出することができる。
【０２８４】
さらに、検出用マーカの判定において、物体色不変量やテクスチャ不変量を用いた場合には、マーカ検出において、それら物体色不変量やテクスチャ不変量を用いてマーカ検出を行なう。この場合、マーカ判定段階で、背景映像から物体色不変量やテクスチャ不変量を抽出し、これらにもとづく特異特徴を選択して記憶しておき、マーカ検出段階において、検出対象映像から物体色不変量やテクスチャ不変量を抽出し、これら物体色不変量やテクスチャ不変量が特異特徴と一致したときは、それら物体色不変量やテクスチャ不変量をマーカとして検出することができる。
【０２８５】
［マーカ生成検出装置及びマーカ生成検出システム］
（マーカ生成検出装置）
次に、マーカ生成検出装置について、図５０を参照して説明する。
【０２８６】
図５０は、マーカ生成検出装置の構成を示すブロック図である。
【０２８７】
図５０に示すように、マーカ生成検出装置１０００は、マーカ生成装置１と、マーカ検出装置１００とを備えている。
【０２８８】
ここで、マーカ生成装置１は、前述した第一実施形態〜第三実施形態のいずれかにおけるマーカ生成装置１を用いることができる。
【０２８９】
マーカ検出装置１００は、前述した図４５に示すマーカ検出装置１００を用いることができる。
【０２９０】
このように、マーカ生成検出装置１０００は、マーカ生成装置１とマーカ検出装置１００とを一体化した構成とすることができる。
【０２９１】
また、マーカ生成装置１とマーカ検出装置１００とは、共有化できる機能があるため、図５１に示すような構成とすることもできる。
【０２９２】
例えば、マーカ生成検出装置１０００は、映像入力手段３０と、特徴抽出手段４０と、不変特徴変換手段５０と、特徴比較手段１０と、マーカパターン生成手段２０と、マーカ記憶部６０と、照合手段１４０と、報知手段１５０とを有している。
【０２９３】
これらのうち、映像入力手段３０と、特徴抽出手段４０と、不変特徴変換手段５０と、特徴比較手段１０と、マーカパターン生成手段２０と、マーカ記憶部６０が、マーカ生成装置としての機能を有している。
【０２９４】
一方、映像入力手段３０と、特徴抽出手段４０と、マーカ記憶部６０と、照合手段１４０と、報知手段１５０が、マーカ検出装置としての機能を有している。
【０２９５】
そして、映像入力手段３０と、特徴抽出手段４０と、マーカ記憶部６０が、マーカ生成装置とマーカ検出装置に共通している部分である。
【０２９６】
マーカ生成装置におけるマーカ生成方法は、前述した第一〜第三実施形態におけるマーカ生成方法と同様である。
【０２９７】
また、マーカ検出装置におけるマーカ検出方法は、前述した実施形態におけるマーカ検出方法と同様である。
【０２９８】
（マーカ生成検出システム）
次に、本実施形態のマーカ生成検出システムについて、図５２を参照して説明する。
【０２９９】
同図に示すように、マーカ生成検出システム２０００は、マーカ生成装置１と、マーカ検出装置１００とを備えている。これらマーカ生成装置１とマーカ検出装置１００は、通信ネットワーク又は通信ケーブル３００などで接続することができる。
【０３００】
マーカ生成装置１は、映像入力手段３０と、特徴抽出手段４０と、不変特徴変換手段５０と、特徴比較手段１０と、マーカパターン生成手段２０と、マーカ記憶部６０と、通信手段７０とを有している。
【０３０１】
通信手段７０は、マーカ記憶部６０に記憶されているマーカに関するデータを取り出し、これをマーカ検出装置１００へ送信する。
【０３０２】
マーカ検出装置１００は、映像入力手段１１０と、特徴抽出手段１２０と、マーカ記憶部１３０と、照合手段１４０と、報知手段１５０と、通信手段１６０とを有している。
【０３０３】
通信手段１６０は、マーカ生成装置１から送信されてきたマーカに関するデータを受信する。また、通信手段１６０は、その受信したマーカに関するデータをマーカ記憶部１３０に記憶させる。
【０３０４】
以上説明したように、マーカ生成検出装置及びマーカ生成検出システムによれば、既存の識別子やデザインが決められた識別子がマーカ検出装置の検出対象として耐え得るか否かを判定することができる。
【０３０５】
［マーカ生成プログラム及びマーカ検出プログラム］
次に、マーカ生成プログラム及びマーカ検出プログラムについて説明する。
【０３０６】
上記の各実施形態におけるコンピュータ（マーカ生成装置、マーカ検出装置、マーカ生成検出装置、マーカ生成検出システム）のマーカ判定機能（マーカ生成方法を実行するための機能）やマーカ検出機能（マーカ検出方法を実行するための機能）は、記憶手段（例えば、ＲＯＭ（Read  only  memory）やハードディスクなど）に記憶されたマーカ生成プログラム又はマーカ検出プログラムにより実現される。
【０３０７】
マーカ生成プログラム及びマーカ検出プログラムは、コンピュータの制御手段（ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）など）に読み込まれることにより、コンピュータの構成各部に指令を送り、所定の処理、たとえば、マーカ生成装置の映像入力処理、特徴抽出処理、特異特徴選択処理、一致判断処理、マーカ判定処理、不変特徴変換処理、マーカ検出装置の映像入力処理、特徴抽出処理、照合処理、報知処理などを行わせる。
【０３０８】
これによって、マーカ判定機能又はマーカ検出機能は、ソフトウエアであるマーカ生成プログラムとハードウエア資源であるコンピュータ（マーカ生成装置、マーカ検出装置、マーカ生成検出装置、マーカ生成検出システム）の各構成手段とが協働することにより実現される。
【０３０９】
なお、マーカ判定機能又はマーカ検出機能を実現するためのマーカ生成プログラムは、コンピュータのＲＯＭやハードディスクなどに記憶される他、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、たとえば、外部記憶装置及び可搬記録媒体等に格納することができる。
【０３１０】
外部記憶装置とは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  disk−Read  only  memory）等の記憶媒体を内蔵し、マーカ生成装置に外部接続されるメモリ増設装置をいう。一方、可搬記録媒体とは、記録媒体駆動装置（ドライブ装置）に装着でき、かつ、持ち運び可能な記録媒体であって、たとえば、フレキシブルディスク，メモリカード，光磁気ディスク等をいう。
【０３１１】
そして、記録媒体に記録されたプログラムは、コンピュータのＲＡＭ（Random  access  memory）等にロードされて、ＣＰＵ（制御手段）により実行される。この実行により、上述した各実施形態のマーカ生成装置の機能が実現される。
【０３１２】
さらに、コンピュータでマーカ生成プログラムをロードする場合、他のコンピュータで保有されたマーカ生成プログラムを、通信回線を利用して自己の有するＲＡＭや外部記憶装置にダウンロードすることもできる。このダウンロードされたマーカ生成プログラムも、ＣＰＵにより実行され、上記各実施形態のマーカ生成装置のマーカ判定機能を実現する。
【０３１３】
以上説明したように、本実施形態のマーカ生成装置、マーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、マーカ、マーカ生成方法及びマーカ生成プログラムによれば、検出用マーカとして最適なデータ配置パターンの識別子を選択できる。
【０３１４】
以上、本発明のマーカ生成装置、マーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、マーカ、マーカ生成方法及びマーカ生成プログラムの好ましい実施形態について説明したが、本発明に係るマーカ生成装置、マーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、マーカ、マーカ生成方法及びマーカ生成プログラムは上述した実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の範囲で種々の変更実施が可能であることは言うまでもない。
【０３１５】
例えば、上述した実施形態では、一つの識別子を判定対象の識別子として判定する手法について説明したが、一つの識別子に限るものではなく、複数の識別子を一度に判定することもできる。
【０３１６】
また、マーカ生成装置には、報知手段を備えることができる。報知手段は、特徴比較部から報知信号を受けると、判定対象の識別子が検出用マーカとして使用できるか否かの判定結果を外部に報知する。この報知の方法には、例えば、音声出力や、画面表示などがある。
【０３１７】
さらに、背景映像が時間的に変化する場合、特徴比較部は、特徴空間又は不変量特徴空間において、識別子の特徴点と特異特徴とが時間的に重ならないときに、その識別子を検出用マーカとして使用できるものと判断することができる。
【０３１８】
なお、本発明のマーカ生成装置、マーカ生成検出システム、マーカ生成検出装置、及びマーカ生成方法は、第一実施形態，第二実施形態及び第三実施形態のそれぞれにおけるマーカ生成装置又はマーカ生成方法を任意に組み合わせたものであってもよい。
【０３１９】
また、上記の実施の形態の内容は、以下のようにも表現されうる。
【０３２０】
（付記１）  画像から抽出された特徴点が所定の空間に配置され、この所定の空間における前記特徴点が所定数以下の部分が特異特徴とされ、識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする特徴比較手段と、
前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出するマーカパターン生成手段とを有し、
前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する
マーカ生成装置。
【０３２１】
（付記２）  前記画像を撮影する映像入力手段と、
前記画像から特徴点を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴点を特徴空間に配置し、この特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を前記特異特徴として選択する特異特徴選択手段とを有し、
前記特徴比較手段が、識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、
前記マーカパターン生成手段が、前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出し、
前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する
付記１に記載のマーカ生成装置。
【０３２２】
（付記３）  前記画像を撮影する映像入力手段と、
前記画像から特徴点を抽出する特徴抽出手段と、
前記画像から抽出された特徴点を不変量特徴空間に写像し、この不変量特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を前記特異特徴として選択する不変特徴変換手段とを有し、
前記特徴比較手段が、識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、
前記マーカパターン生成手段が、前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出し、
前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する
付記１に記載のマーカ生成装置。
【０３２３】
（付記４）  前記特徴比較手段での判断の結果を外部に報知する報知手段を有する
付記１から付記３のいずれかに記載のマーカ生成装置。
【０３２４】
（付記５）  マーカ生成装置とマーカ検出装置とを有し、
前記マーカ生成装置が、
画像を入力する第一映像入力手段と、
この第一映像入力手段で入力された前記画像から特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す第一配置手段と、
前記空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する特異特徴選択手段と、
識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする特徴比較手段と、
前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出するマーカパターン生成手段とを有し、
前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択し、
前記マーカ検出装置が、
画像を入力する第二映像入力手段と、
この第二映像入力手段で入力された前記画像にもとづいて特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す第二配置手段と、
前記所定の空間に表された特徴点群の配置の中に、前記検出用マーカにもとづく特徴点の配置があるか否かを判断する照合手段とを有する
マーカ生成検出システム。
【０３２５】
（付記６）  前記第一配置手段が、前記抽出した特徴点を特徴空間に配置し、
前記特異特徴選択手段が、前記特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する
付記５に記載のマーカ生成検出システム。
【０３２６】
（付記７）  前記第一配置手段が、前記抽出した特徴点を不変量特徴空間に写像し、
前記特異特徴選択手段が、前記不変量特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する
付記５に記載のマーカ生成検出システム。
【０３２７】
（付記８）  画像を入力する第一映像入力手段と、
この第一映像入力手段で入力された前記画像から特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す第一配置手段と、
前記空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する特異特徴選択手段と、
識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする特徴比較手段と、
前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出するマーカパターン生成手段と、
前記マーカを記憶するマーカ記憶手段と、
画像を入力する第二映像入力手段と、
この第二映像入力手段で入力された前記画像にもとづいて特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す第二配置手段と、
前記所定の空間に表された特徴点群の配置の中に、前記マーカに対応する特徴点の配置があるか否かを判断する照合手段とを有し、
前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する
マーカ生成検出装置。
【０３２８】
（付記９）  前記第一配置手段が、前記抽出した特徴点を特徴空間に配置し、
前記特異特徴選択手段が、前記特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する
付記８に記載のマーカ生成検出装置。
【０３２９】
（付記１０）  前記第一配置手段が、前記抽出した特徴点を不変量特徴空間に写像し、
前記特異特徴選択手段が、前記不変量特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する
付記８に記載のマーカ生成検出装置。
【０３３０】
（付記１１）  画像から特徴点が抽出され、この抽出された特徴点が所定の空間に表され、前記所定の空間において前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択され、識別子から特徴点が抽出され、この特徴点が前記所定の空間に配置され、前記特異特徴と一致する特徴点の数がカウントされ、前記識別子の構成が変換され、変換後の識別子から特徴点が抽出され、この特徴点が所定の空間に配置され、前記特異特徴と一致する特徴点の数がカウントされ、変換前及び変換後の識別子の各カウント数のうち最も大きいカウント数の識別子が検出用のマーカとして選択されたときの当該選択された識別子である
マーカ。
【０３３１】
（付記１２）  前記抽出された特徴点が特徴空間に配置され、この特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択された
付記１１に記載のマーカ。
【０３３２】
（付記１３）  前記抽出された特徴点が不変量特徴空間に写像され、前記不変量特徴空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択された
付記１１に記載のマーカ。
【０３３３】
（付記１４）  画像を入力する工程と、
前記画像から特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す工程と、
前記空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する工程と、
識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする工程と、
前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出する工程と、
前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する工程と
を有するマーカ生成方法。
【０３３４】
（付記１５）  前記識別子から抽出された特徴点を前記特徴空間に配置し、前記特異特徴と一致した特徴点の数が所定数以上であるときに、前記既存の識別子を、前記画像から検出可能なマーカとして使用できるものと判断する工程を有する
付記１４に記載のマーカ生成方法。
【０３３５】
（付記１６）  前記識別子から抽出された特徴点を前記不変量特徴空間に配置し、前記特異特徴と一致した特徴点の数が所定数以上であるときに、前記既存の識別子を、前記画像から検出可能なマーカとして使用できるものと判断する工程を有する
付記１４に記載のマーカ生成方法。
【０３３６】
（付記１７）  画像を入力する処理と、
前記画像から特徴点を抽出し、この抽出した特徴点を所定の空間に表す処理と、
前記空間における前記特徴点が所定数以下の部分を特異特徴として選択する処理と、
識別子から抽出された特徴点を所定の空間に配置し、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントする処理と、
前記識別子の構成を変換し、この変換後の識別子から前記特徴点を抽出する処理と、
前記特徴比較手段が、前記変換後の識別子から抽出された特徴点を前記所定の空間に配置して、前記特異特徴と一致する特徴点の数をカウントし、変換前の識別子及び変換後の一又は二以上の識別子のうち前記カウント数が最も多い識別子を検出用マーカとして選択する処理と
を情報処理装置に実行させるマーカ生成プログラム。
【０３３７】
（付記１８）  前記識別子から抽出された特徴点を前記特徴空間に配置し、前記特異特徴と一致した特徴点の数が所定数以上であるときに、前記既存の識別子を、前記画像から検出可能なマーカとして使用できるものと判断する処理を情報処理装置に実行させる
付記１７に記載のマーカ生成プログラム。
【０３３８】
（付記１９）  前記識別子から抽出された特徴点を前記不変量特徴空間に配置し、前記特異特徴と一致した特徴点の数が所定数以上であるときに、前記既存の識別子を、前記画像から検出可能なマーカとして使用できるものと判断する処理を情報処理装置に実行させる
付記１７に記載のマーカ生成プログラム。
【０３３９】
本出願は、２００９年７月２３日に出願された日本出願特願２００９−１７１８４１号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０３４０】
本発明は、マーカの生成に関する発明であるため、マーカの生成を行なう装置や機器、さらには、物品管理、フィジカルセキュリティをはじめとする映像モニタリング、ロボットビジョン、複合現実感ＵＩ、コンテンツ生成応用といった用途に利用可能である。
【符号の説明】
【０３４１】
１  マーカ生成装置
１０  特徴比較手段
２０  マーカパターン生成手段
３０  映像入力手段
４０  特徴抽出手段
５０  不変特徴変換手段
６０  マーカ記憶部
１００  マーカ検出装置
１１０  映像入力手段
１２０  特徴抽出手段
１３０  記憶手段
１４０  照合手段
１０００  マーカ生成検出装置
２０００  マーカ生成検出システム
【図１】
2011010705.tif 000003
【図２】
2011010705.tif 000004
【図３】
2011010705.tif 000005
【図４】
2011010705.tif 000006
【図５】
2011010705.tif 000007
【図６】
2011010705.tif 000008
【図７】
2011010705.tif 000009
【図８】
2011010705.tif 000010
【図９】
2011010705.tif 000011
【図１０】
2011010705.tif 000012
【図１１】
2011010705.tif 000013
【図１２】
2011010705.tif 000014
【図１３】
2011010705.tif 000015
【図１４】
2011010705.tif 000016
【図１５】
2011010705.tif 000017
【図１６】
2011010705.tif 000018
【図１７】
2011010705.tif 000019
【図１８】
2011010705.tif 000020
【図１９】
2011010705.tif 000021
【図２０】
2011010705.tif 000022
【図２１】
2011010705.tif 000023
【図２２】
2011010705.tif 000024
【図２３】
2011010705.tif 000025
【図２４】
2011010705.tif 000026
【図２５】
2011010705.tif 000027
【図２６】
2011010705.tif 000028
【図２７】
2011010705.tif 000029
【図２８】
2011010705.tif 000030
【図２９】
2011010705.tif 000031
【図３０】
2011010705.tif 000032
【図３１】
2011010705.tif 000033
【図３２】
2011010705.tif 000034
【図３３】
2011010705.tif 000035
【図３４】
2011010705.tif 000036
【図３５】
2011010705.tif 000037
【図３６】
2011010705.tif 000038
【図３７】
2011010705.tif 000039
【図３８】
2011010705.tif 000040
【図３９】
2011010705.tif 000041
【図４０】
2011010705.tif 000042
【図４１】
2011010705.tif 000043
【図４２】
2011010705.tif 000044
【図４３】
2011010705.tif 000045
【図４４】
2011010705.tif 000046
【図４５】
2011010705.tif 000047
【図４６】
2011010705.tif 000048
【図４７】
2011010705.tif 000049
【図４８】
2011010705.tif 000050
【図４９】
2011010705.tif 000051
【図５０】
2011010705.tif 000052
【図５１】
2011010705.tif 000053
【図５２】
2011010705.tif 000054
【国際調査報告】
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